CN102095704A - 甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于采用以下步骤：1)选取n个批次的甲硝唑含量在95.00～98.90％之间的甲硝唑片，测定每个批次甲硝唑含量的平均值；2)每个批次选取不小于6片的甲硝唑片，用漫反射光纤探头采集近红外漫反射光谱；3)对近红外漫反射光谱进行光谱预处理，得到二阶导数光谱；4)将步骤1)得到的甲硝唑含量的平均值和步骤3)得到的二阶导数光谱进行数据关联，得到甲硝唑含量的数学模型；5)按照步骤2)，采集含量待测的甲硝唑片的近红外漫反射光谱，并将该近红外漫反射光谱代入步骤4)所得的数学模型，即得甲硝唑含量。本方法无需研磨成粉末，分析快速简便、结果准确。
Description
技术领域
本发明属于药物制剂分析技术领域，特别涉及一种甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法。
背景技术
药典中规定的甲硝唑片剂的含量测定方法为紫外-可见分光光度法，具体实验方法如下：取本品10片，精密称定，研细，精密称取适量(约相当于甲硝唑50mg)，置100ml量瓶中，加盐酸溶液(9→1000)稀释至刻度，摇匀，滤过。精密量取续滤液5ml，置200ml量瓶中，加盐酸溶液(9→1000)稀释至刻度，摇匀，照紫外-可见分光光度法，在277nm的波长处测定吸光度，按C6H19N3O3的吸收系数为377计算，既得。
上述分析方法涉及甲硝唑片剂的研磨、称量、溶解、过滤、稀释、吸光度测定及浓度计算等多个样品前处理步骤，分析时间长、效率低，尤其是在药品实时分析及在线分析领域的方法缺陷越来越明显，已无法适应逐渐发展的药品分析要求。
近红外光谱分析技术最早用于药物分析是在20世纪60年代后期，美国食品药品管理局(FDA)最早使用近红外对片剂药物进行含量测定，现已经批准将近红外方法取代传统方法作为氨苄青霉素三水合物的含水量测定、鉴别和含量测定方法。目前，FDA正与制药企业合作，进一步开发其他的近红外方法。加拿大的药政管理机构卫生部(Health Protection Branch，HPB)也已经批准将近红外光谱法用于原料和包装材料的鉴别。由此可见，近红外光谱技术受到了越来越多的关注。国内，近红外光谱分析技术在制药工业中的应用方面的研究起步较晚，研究较少。
山东大学药学院张中湖等人发表了“近红外漫反射光谱法鉴别不同厂家的甲硝唑片”的研究论文，建立了快速、有效鉴别不同厂家生产的甲硝唑片的方法。研究结果表明直接采集样品的近红外漫反射光谱，并进行褶合变换-可视化指纹图谱-相似系数分析，根据相似系数即可鉴别不同厂家的样品。
东北师范大学崔秀君等人发表了“温度限制串联相关网络-近红外光谱法用于药物甲硝唑的质量控制”的研究论文，研究结果表明将温度限制串联相关神经网络与近红外漫反射光谱相结合可将合格药、不合格药和假药正确的区分开。
上述两篇研究论文均采用积分球采样方法采集近红外反射光谱后用于甲硝唑的定性鉴别，未对甲硝唑的含量进行分析，另外积分球采样无法实现光谱信号的远距离传输。
发明内容
本发明的目的是提供一种能克服上述缺陷、操作简单、分析迅速、非破坏性的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法。其技术方案为：
一种甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于采用以下步骤：
1)选取n个批次的甲硝唑含量在95.00～98.90％之间的甲硝唑片，依据《中华人民共和国药典》2005版第二部中的方法要求，测定每个批次甲硝唑含量的平均值，其中n不小于40；
2)每个批次选取m片甲硝唑片，其中m不小于6，用漫反射光纤探头压住步骤1)中的甲硝唑片的表面采集近红外漫反射光谱，得到n×m张近红外漫反射光谱；
3)将步骤2)得到的n×m张近红外漫反射光谱进行光谱预处理得到n×m张二阶导数光谱；
4)通过化学计量学方法将步骤1)得到的甲硝唑含量的平均值和步骤3)得到的二阶导数光谱进行数据关联，定量分析光谱区间为9877.61～8878.66cm-1，得到甲硝唑含量的数学模型；
5)按照步骤2)，采集含量待测的甲硝唑片的近红外漫反射光谱，并将该近红外漫反射光谱代入步骤4)所得的数学模型，即得甲硝唑含量，若得到的甲硝唑含量在95.0～98.9％之间，则结果有效，否则无效。
所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，步骤2)采集近红外漫反射光谱中，波数范围为4000～10000cm-1，扫描次数不小于64次，分辨率为8cm-1。
所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，步骤3)中光谱预处理方法采用NorrisDerivative滤波平滑和二阶导数处理。
所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，步骤4)中的化学计量学方法采用偏最小二乘法，所指步骤3)得到的二阶导数光谱为n×m张二阶导数光谱，或者n×m张二阶导数光谱的n张平均光谱。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
1、测量时无需对甲硝唑片剂进行研磨、称量、溶解、过滤、稀释、吸光度测定及浓度计算等多个样品前处理步骤，绿色环保；
2、操作简单、分析迅速；
3、近红外光纤采样，可实现样品非破坏性无损检测及远距离光谱信号传输。
具体实施方式
实施例1：
1)选择市售的40个批次的甲硝唑含量在95.10～98.90％之间的甲硝唑片剂，依据《中华人民共和国药典》2005版第二部中的方法要求，测定每个批次甲硝唑片中甲硝唑含量的平均值，具体见表1。
表1 40个批次的甲硝唑含量的平均值
2)从步骤1)得到的每批次样品中随机抽取6片甲硝唑片，用漫反射光纤探头压住甲硝唑片的表面采集近红外漫反射光谱，波数范围为4000～10000cm-1，扫描次数64次，分辨率为8cm-1，得到每片甲硝唑片的近红外漫反射光谱。
3)采用Norris Derivative滤波平滑和二阶导数处理对步骤2)所得的240张近红外漫反射光谱进行光谱预处理，得到240张二阶导数光谱。
4)选择9877.61～8878.66cm-1为定量分析光谱区间，通过偏最小二乘法将步骤1)得到的甲硝唑含量的平均值和步骤3)得到的240张二阶导数光谱进行数据关联，建立甲硝唑含量的数学模型。
5)按照步骤2)，选择10个批次含量待测的甲硝唑片，每批次样品中随机抽取1片甲硝唑片进行近红外漫反射光谱采集，并将该近红外漫反射光谱代入步骤4)所得的数学模型，即得甲硝唑含量，具体见表2。
表2中实际含量数据按照步骤1)测得，预测含量数据按照步骤5)测得，相对误差数据为((预测含量数据-实际含量数据)/实际含量数据)×100。分析结果表明，方法的相对误差在-0.45～0.38％之间，具有良好的含量预测能力，能够满足甲硝唑含量的分析要求。
表2 10个批次的甲硝唑的实际含量与预测含量对照
| 样本编号 | 实际含量(％) | 预测含量(％) | 相对误差(％) |
| 1 | 96.20 | 96.53 | 0.35 |
| 2 | 97.40 | 97.14 | -0.27 |
| 3 | 97.30 | 97.45 | 0.16 |
| 4 | 97.10 | 97.47 | 0.38 |
| 5 | 98.50 | 98.05 | -0.45 |
| 6 | 95.50 | 95.65 | 0.16 |
| 7 | 98.30 | 98.32 | 0.02 |
| 8 | 96.80 | 97.21 | 0.42 |
| 9 | 98.40 | 98.12 | -0.28 |
| 10 | 98.00 | 97.87 | -0.13 |
实施例2：
1)选择市售的48个批次的甲硝唑含量在95.00～98.90％之间的甲硝唑片剂，依据《中华人民共和国药典》2005版第二部中的方法要求，测定每个批次甲硝唑片中甲硝唑含量的平均值，具体见表3。
表3 48个批次的甲硝唑含量的平均值
2)从步骤1)得到的每批次样品中随机抽取6片甲硝唑片，用漫反射光纤探头压住甲硝唑片的表面采集近红外漫反射光谱，波数范围为4000～10000cm-1，扫描次数64次，分辨率为8cm-1，得到每片甲硝唑片的近红外漫反射光谱。
3)采用Norris Derivative滤波平滑和二阶导数处理对步骤2)所得的288张近红外漫反射光谱进行光谱预处理，得到288张二阶导数光谱。
4)选择5912.68～4859.74cm-1为定量分析光谱区间，通过偏最小二乘法将步骤1)得到的甲硝唑含量的平均值和步骤3)得到的288张二阶导数光谱进行数据关联，建立甲硝唑含量的数学模型。
5)按照步骤2)，选择13个批次含量待测的甲硝唑片，每批次样品中随机抽取1片甲硝唑片进行近红外漫反射光谱采集，并将该近红外漫反射光谱代入步骤4)所得的数学模型，即得甲硝唑含量，具体见表4。
表4中实际含量数据按照步骤1)测得，预测含量数据按照步骤5)测得，相对误差数据为((预测含量数据-实际含量数据)/实际含量数据)×100。分析结果表明，方法的相对误差在-0.37～0.21％之间，具有良好的含量预测能力，能够满足甲硝唑含量的分析要求。
表4 13个批次的甲硝唑的实际含量与预测含量对照
| 样本编号 | 实际含量(％) | 预测含量(％) | 相对误差(％) |
| 1 | 95.50 | 95.60 | 0.10 |
| 2 | 96.20 | 96.32 | 0.13 |
| 3 | 95.70 | 95.72 | 0.02 |
| 4 | 97.10 | 96.76 | -0.35 |
| 5 | 97.60 | 97.66 | 0.06 |
| 6 | 98.00 | 97.64 | -0.37 |
| 7 | 97.40 | 97.60 | 0.20 |
| 8 | 97.60 | 97.68 | 0.08 |
| 9 | 96.70 | 96.90 | 0.21 |
| 10 | 98.30 | 98.27 | -0.03 |
| 11 | 96.90 | 96.97 | 0.07 |
| 12 | 97.40 | 97.29 | -0.11 |
| 13 | 95.50 | 95.65 | 0.16 |
实施例3：
步骤与实施例1相同，只是：步骤4)中所指步骤3)得到的二阶导数光谱为240张二阶导数光谱的40张平均光谱。依据本实施例所得的10个批次的甲硝唑含量数据具体见表5。
表5 10个批次的甲硝唑的实际含量与预测含量对照
| 样本编号 | 实际含量(％) | 预测含量(％) | 相对误差(％) |
| 1 | 96.20 | 96.35 | 0.16 |
| 2 | 97.40 | 97.41 | 0.01 |
| 3 | 97.30 | 97.49 | 0.20 |
| 4 | 97.10 | 97.51 | 0.42 |
| 5 | 98.50 | 98.13 | -0.38 |
| 6 | 95.50 | 95.34 | -0.17 |
| 7 | 98.30 | 98.51 | 0.21 |
| 8 | 96.80 | 97.12 | 0.33 |
| 9 | 98.40 | 98.44 | 0.04 |
| 10 | 98.00 | 97.66 | -0.35 |
表5中实际含量数据按照步骤1)测得，预测含量数据按照步骤5)测得，相对误差数据为((预测含量数据-实际含量数据)/实际含量数据)×100。分析结果表明，方法的相对误差在-0.38～0.42％之间，具有良好的含量预测能力，能够满足甲硝唑含量的分析要求。
Claims (6)
1.一种甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于采用以下步骤：
1)选取n个批次的甲硝唑含量在95.00～98.90％之间的甲硝唑片，依据《中华人民共和国药典》2005版第二部中的方法要求，测定每个批次甲硝唑含量的平均值，其中n不小于40；
2)每个批次选取m片甲硝唑片，其中m不小于6，用漫反射光纤探头压住步骤1)中的甲硝唑片的表面采集近红外漫反射光谱，得到n×m张近红外漫反射光谱；
3)将步骤2)得到的n×m张近红外漫反射光谱进行光谱预处理得到n×m张二阶导数光谱；
4)通过化学计量学方法将步骤1)得到的甲硝唑含量的平均值和步骤3)得到的二阶导数光谱进行数据关联，定量分析光谱区间为9877.61～8878.66cm-1，得到甲硝唑含量的数学模型；
5)按照步骤2)，采集含量待测的甲硝唑片的近红外漫反射光谱，并将该近红外漫反射光谱代入步骤4)所得的数学模型，即得甲硝唑含量，若得到的甲硝唑含量在95.0～98.9％之间，则结果有效，否则无效。
2.如权利要求1所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于：步骤2)采集近红外漫反射光谱中，波数范围为4000～10000cm-1，扫描次数不小于64次，分辨率为8cm-1。
3.如权利要求1所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于：步骤3)中光谱预处理方法采用Norris Derivative滤波平滑和二阶导数处理。
4.如权利要求1所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于：步骤4)中的化学计量学方法采用偏最小二乘法。
5.如权利要求1所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于：步骤4)中所指步骤3)得到的二阶导数光谱为n×m张二阶导数光谱。
6.如权利要求1所述的甲硝唑片剂的近红外光谱无损分析方法，其特征在于：步骤4)中所指步骤3)得到的二阶导数光谱为n×m张二阶导数光谱的n张平均光谱。
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